马琮
- 作品数：4 被引量：31H指数：2
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于概念的信息检索查询扩展被引量：24
- 2006年
- 文章针对信息检索中存在的查询词“表达差异”问题,提出一种基于概念的查询扩展方法。一方面将用户查询中使用的词或短语与文档中抽出的概念相连接加入原查询,同时将作为扩展词的概念进行分类查询并采用整合排序算法调整结果;另一方面引入概念图供用户手动调节来进行查询扩展,以达到查询优化的目的。试验结果表明,该方法适宜改进Web上的信息检索,相对没有扩展的查询可以大幅度提高查询精度。
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- 关键词：信息检索查询扩展概念图
- 一种基于边界识别的聚类算法被引量：5
- 2007年
- 针对基于密度的聚类算法由高密度区到低密度区的处理顺序所带来的不能识别低密度对象类别的缺陷,通过对聚类过程中可能存在的边界识别进行讨论,提出了一种基于边界识别的聚类算法.该算法的思想是:同簇优先权高于密度优先权,即在选择下一个对象进行聚类时,在已聚类的对象中优先选择同一簇的对象,当对象沿某一方向扩展到达簇边界时停止扩展,转而向其他方向扩展,这种处理顺序能使得类别最大化.通过分析簇边界的密度变化特征,建立了边界识别准则,并根据该准则对数据进行聚类.通过在合成数据和美国加州大学提供的知识挖掘数据库数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地处理低密度区域的数据,与识别聚类结构的对象排序算法相比,聚类效果可提高4%左右,而时间性能相当.
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- 关键词：聚类算法
- 一种基于概念抽取的元搜索引擎
- 2006年
- 文章在概念抽取算法基础上,提出一种基于概念的元搜索引擎体系结构。这种体系结构提供统一的用户界面,通过查询适配可以同时使用多个独立搜索引擎的高级搜索功能。并且通过概念抽取对搜索结果进一步分析,使其更为准确和详细。系统提供了概念图这种独特的结果显示方式,引导用户细化搜索范围以得到更为精确的结果。
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- 关键词：元搜索引擎概念抽取相关度排序
- 一种基于概念抽取的相关词推荐模型被引量：2
- 2006年
- 搜索引擎已经成为Internet上非常有用的信息检索工具,而查询关键词的质量则是影响搜索效果的最重要的因素之一。相关词推荐技术可以通过向用户提供高质量的查询词,帮助用户缩小查询范围,提高搜索结果的查准率。文章提出一种新的基于概念抽取的相关词推荐模型,该模型克服了传统相关词推荐模型的一些不足,提供精确度更高的相关词作为二次搜索关键词,使信息搜索达到更好的效果。
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- 关键词：WEB搜索概念抽取相关度
